黄浦江上游遥感监测溶解氧模型与时空变化

溶解氧含量是反映水体有机污染的重要水质指标。文章选择黄浦江上游水源中的典型水质参数——溶解氧为研究对象,利用地面高光谱遥感数据、多光谱遥感数据和现场水质监测数据来研究水体反射光谱特征与水质参数浓度之间的关系,发现溶解氧含量与641 nm波段的光谱反射率相关性最高,由Landsat5 TM第3和4波段的遥感反射率比值变量所建立的对数模型相关性最高,达到0.829。在此基础上,基于多时相遥感影像对溶解氧模型的通用性和准确性进行验证,并探讨了溶解氧的时空变化规律。结果表明,该模型具有较高精度,估测值与地面实测值在时间变化规律上保持一致,同时根据该模型得出的黄浦江上游溶解氧含量空间分布规律与该区域的有机污染实际分布情况是相互吻合的。     

通过调控晶体结构提高氧气还原反应电催化活性:MPt金属间相纳米晶（英文）

燃料电池的正极主要发生氧还原反应(ORR),但是该反应的动力学速率较慢,需要催化剂来降低反应的过电势.目前商用的催化剂是碳载铂纳米粒子催化剂,但是铂高昂的价格严重阻碍了燃料电池的大规模商业化.近年来的理论和实验研究表明,过渡金属(M)与铂(Pt)形成的纳米晶合金(MPt)能够作为有效的ORR催化剂,同时由于引入价格低廉的过渡金属,催化剂成本有所降低.然而,即使合金化的催化剂具有良好的初始催化性能,但是在燃料电池的实际操作环境,即高电压、高温和酸性条件,长时间运行之后,过渡金属很容易被腐蚀流失,从而留下表面配位数较低的铂原子,而这些铂原子对ORR反应几乎没有催化作用,导致催化剂逐渐失活,燃料电池的输出功率逐渐降低.最近一些研究表明,铂基催化剂在一定条件下,例如加热,能够发生固态相变,形成结构有序的即金属间纳米晶(iNCs).与无序排列的合金相比,这种有序的MPt能够调控表面铂原子与含氧中间体的结合能,可以进一步提高ORR活性;同时,由于在金属间纳米晶中铂原子与过渡金属原子具有很强的相互作用,过渡金属在酸性溶液中也不容易被腐蚀,从而大大提高了催化剂的稳定性.本综述以FePt,CoPt和PbPt为例,总结了它们的相变规律和条件,同时关注它们的合成-结构-性能的构效关系,突出金属间结构在提高活性和稳定性方面的优势.最后,为了进一步提高MPt金属间纳米晶的活性,我们提出一些可能的方向和观点,包括:(1)在实现无序-相变的同时实现形貌调控来提高催化剂活性;(2)关注尺寸效应,尽可能减小MPt金属间纳米晶的尺寸,提高铂的利用率,从而提高催化剂活性;(3)关注材料的有序程度,尽可能提高材料的有序度,充分发挥金属间纳米晶对于氧还原反应的优势     

不同微波条件对蛋清蛋白糖基化产物不均匀性的影响

实验研究微波对蛋清蛋白粉与葡萄糖干样混合体系的影响,构建微波条件下蛋清蛋白-葡萄糖圆柱体反应模型。通过改变微波的功率,时间和位置,采用红外热像仪、荧光、紫外,高效液相色谱等方法研究微波场中蛋清蛋白糖基化产物不均匀性。将蛋清蛋白粉末与葡萄糖等质量混合,手工震荡和研钵充分研磨后在平皿表面铺一薄层粉末,放置于微波炉中心反应。将反应后的样品按左、中、右分成三个规则区域均匀采样。热像图表明微波功率越高,样品表面温度越高。凝胶电泳图表明240 W微波加热30 min样品边缘已经发生了反应,而且样品中间部分几乎还未反应;自由氨基含量测定表明高功率长时间微波作用才会观测到明显糖基化反应而低功率短时间条件下反应不明显,且边缘部分的样品反应总是比中间部分的样品剧烈;通过荧光光谱可知,蛋清蛋白和葡萄糖发生了反应,而样品边缘部分荧光强度降低得比样品中间部分多说明样品边缘反应更加剧烈;紫外光谱测定表明越剧烈的微波条件样品紫外吸收越多,边缘部分紫外吸收最高。液相结果也证实了这一点,糖基化样品边缘部分5-羟甲基糠醛(HMF)含量明显高于样品中间部分,且随时间和功率逐渐增加。     

Synergistic Effect of Ta_2O_5/F-C Composites for Effective Electrosynthesis of Hydrogen Peroxide from O_2 Reduction

The electrosynthesis of H₂O₂as an environmentally friendly green process has attracted great attention due to the importance of H₂O₂in industry and human lives.In this work,a new strategy was proposed to improve the electrical conductivity and H₂O₂selectivity of transition metal oxides catalysts.F-C(F doped carbon)was coupled with Ta₂O₅by calcining polyvinylidene fluoride(PVDF)as the carbon source using one step method.The Ta₂O₅/F-C composite catalysts show an excellent H₂O₂selectivity of more than 80%as well as high reactivity at 2.52 mA/cm²,which is greatly enhanced compared to the counterparts of F-C(selectivity of 59%)and Ta₂O₅-800(current density of 0.85 mA/cm²)in 0.1 M KOH solution.The onset potential for H₂O₂production on Ta₂O₅/F-C composites is 0.78 V in 0.1 M KOH,which indicates a negligible overpotential.In addition,H₂O₂selectivity of the catalyst can be stabilized at more than 80%after 10 hours of electrolysis in alkaline electrolyte.The high performance due to the introduction of F-C increases the conductivity of Ta₂O₅and the synergistic effect between F-C and Ta₂O₅.This work proposed an efficient synergistic effect among F-doped C and Ta₂O₅for H₂O₂production.     

虫草素的合成

以腺苷为原料经原酸酯环化和乙酰溴水解原酸酯、自由基还原脱溴及水解乙酰基等3步反应合成了虫草素——3'-脱氧腺苷,总收率29.8%,纯度95%,其结构经1H NMR和MS确证。     

基于近红外光谱的粳稻种子快速鉴别方法研究

黑龙江省是我国最大的粳稻产区和商品粮生产基地。水稻种植过程中,选择合适的水稻品种是实现高产的关键环节。在农业生产中,水稻品种的选择受多方面因素影响,一般说来,同一积温带所种植的不同水稻品种在外观上差别不大,甚至没有差别,很难通过肉眼观察进行准确区分。为了快速鉴别肉眼不便区分的不同类别粳稻种子,提出了一种基于近红外光谱技术的粳稻品种快速无损鉴别方法。以黑龙江垦区大量种植的3种不同品种的粳稻种子（垦粳5号、垦粳6号和绥粳4号）作为研究对象,每个品种选取40个样本,其中30个样本做为建模集,10个样本作为预测集,扫描获取全部120个样本的近红外光谱数据。对原始光谱数据（11 520～4 000 cm-1）两端进行裁剪,选取吸光度较强的8 250～5 779cm-1范围内的光谱数据进行研究。首先建立参照模型,即直接对光谱数据建立BP模型1, 同时光谱数据经过一阶导数和Savitzky-Golay平滑预处理后建立BP模型2。模型1的分类正确率为93.3%,预测集均方根误差RMSEP=0.232 8,迭代时间t=3 882.9 s。模型2的分类正确率为100%,RMSEP=0.070 6,迭代时间t=954.5 s。比较两种模型的评价参数RMSEP发现FD+SG预处理可以提高模型的预测能力,但是由于两种模型未进行降维处理,数据量过大,模型的输入节点过多,迭代时间太长,不利于实际应用。因此利用小波变换多分辨率的特点对数据进行降维处理,采用预测集残差平方和Press值作为评价指标,在多个小波类别和参数中选取分解尺度为5的sym2（symlet2）小波对光谱数据进行压缩和降维处理,将光谱数据由601维降到21维。以小波变换结果作为神经网络输入,建立模型3,并与模型1比较,模型3的分类正确率为93.3%, RMSEP=0.225 0, 迭代时间t缩短至198.9 s,比较结果显示小波降维可以减少神经网络的输入,简化神经网络的结构,从而提高迭代速度,但对提高模型的预测能力效果不明显。上述三种模型比较结果表明,FD+SG预处理可以提高模型的预测能力,小波降维可以提高模型的迭代速度,综合上述三种模型的比较结果分析,最终建立“FD+SG+小波降维”的21输入、15个隐层、3个输出的神经网络鉴别模型4,其分类正确率达100%,RMSEP=0.029 3, 迭代时间为98.8 s,表明模型4能够完全实现对三种不同水稻品种的快速、准确、无损鉴别。因此,所提出的基于近红外光谱的小波降维和反向传播人工神经网络鉴别模型的方法完全可以用于粳稻种子的快速无损鉴别,同时也为其他农作物种子的快速鉴别提供了参考。